Cet article vous donnera des conseils sur la façon d'analyser les réponses d'une enquête auprès des participants à un événement concernant la probabilité de recommander. Si vous souhaitez approfondir et rendre votre événement encore meilleur, vous êtes au bon endroit.
Choisir les bons outils pour l'analyse des réponses d'enquête
La meilleure approche pour analyser les données d'enquête des participants à un événement dépend des types de réponses que vous collectez. Voici un guide rapide qui m'a aidé à rendre l'analyse efficace et précieuse.
Données quantitatives : Lorsque vous posez des questions simples, comme évaluer votre événement de 1 à 10 ou "Nous recommanderiez-vous—oui ou non ?", les résultats sont simples à comprendre. Vous pouvez facilement compter, grapher et résumer les chiffres avec des outils comme Excel ou Google Sheets. Ces outils sont pratiques pour calculer des indicateurs comme le Net Promoter Score (NPS) ou pour tracer les évaluations. La plupart des événements réussis obtiennent un score compris entre +30 et +50 sur le NPS, avec tout score supérieur à +50 signalant une performance exceptionnelle. [5]
Données qualitatives : Les feedbacks ouverts—où les participants expliquent leurs notes ou partagent des histoires—nécessitent plus d'efforts pour être analysés. Lire des centaines de réponses n'est pas pratique. C'est là que les outils d'IA sont utiles : ils peuvent résumer les réponses, détecter les sujets et mettre en valeur les tendances en quelques minutes, et non en heures. Si vous utilisez des questions de suivi (comme "Quelle est la principale raison de votre note ?"), vous obtenez généralement des données encore plus riches, mais cela rend l'analyse manuelle encore plus difficile.
Il existe deux approches pour choisir des outils lors du traitement de réponses qualitatives :
ChatGPT ou outil GPT similaire pour l'analyse IA
Si vous souhaitez une approche rapide et pratique, vous pouvez exporter vos données d'enquête et les copier directement dans ChatGPT (ou des outils similaires).
Cette méthode est pratique pour les ensembles de données plus petits ou lorsque vous souhaitez poser quelques questions ponctuelles sur votre feedback. Vous pouvez coller les réponses et discuter des tendances, des points de douleur ou des suggestions.
Mais : Vous rencontrerez rapidement des problèmes pour des enquêtes plus vastes. Il y a des limites quant à la quantité de texte que vous pouvez coller et le contexte se perd si vous souhaitez filtrer par types de participants ou chemins de questions spécifiques. De plus, référencer des réponses spécifiques, filtrer les données de suivi ou partager votre analyse devient laborieux.
Outil tout-en-un comme Specific
Specific est conçu exactement pour la création d'enquêtes avec IA, l'analyse conversationnelle et des insights exploitables—que vous organisiez un petit atelier ou analysiez des feedbacks de grandes conférences.
C'est non seulement pour collecter des réponses. Lorsque vous utilisez un outil comme Specific, vous obtenez également :
Collecte de données conversationnelles—Enquêtes en langage naturel propulsées par l'IA avec des questions de suivi automatiques pour améliorer la qualité des données (découvrez comment cela fonctionne).
Analyse IA instantanée—Des insights clés, des thèmes majeurs et des résumés exploitables dès que votre enquête se termine. Pas besoin de feuilles de calcul ni de tri manuel.
Discussion santé des résultats IA—Posez des questions sur vos réponses comme vous le feriez dans ChatGPT (par exemple, "Qu'est-ce qui est le plus susceptible de faire recommander notre événement aux participants ?"), mais avec des fonctionnalités qui vous aident à gérer le contexte et à filtrer vos données en direct.
Fonctionnalités collaboratives adaptées aux équipes—Plusieurs personnes peuvent analyser et discuter des données en temps réel, chacune avec son propre focus et filtres. C'est une véritable révolution lorsque plusieurs équipes sont intéressées par différents aspects des feedbacks des participants.
Si vous n'avez besoin que d'une enquête NPS simple, Specific vous permet d'en lancer une en quelques minutes—voyez cet exemple d'enquête NPS prêt à l'emploi pour les participants à un événement concernant la probabilité de recommander.
Invitations utiles que vous pouvez utiliser pour analyser les données d'enquête sur la probabilité de recommander des participants à l'événement
Que vous utilisiez ChatGPT, Specific ou un autre outil d'analyse de réponses d'enquête IA, la qualité de vos invitations peut faire une grande différence dans la valeur de votre analyse. Voici quelques invites pratiques pour explorer les retours des participants à des événements concernant la probabilité de recommander. Je trouve celles-ci particulièrement puissantes lorsqu'il s'agit de suivis ouverts.
Invite pour idées principales : C'est mon incontournable pour distiller ce qui compte vraiment pour les participants. C'est aussi la valeur par défaut dans l'analyse de réponse IA de Specific :
Votre tâche est d'extraire les idées principales en gras (4-5 mots par idée principale) + jusqu'à 2 phrases explicatives.
Exigences de sortie :
- Évitez les détails inutiles
- Spécifiez combien de personnes ont mentionné chaque idée principale (utilisez des chiffres, pas des mots), la plus mentionnée en premier
- pas de suggestions
- pas d'indications
Exemple de sortie :
1. **Texte de l'idée principale :** texte explicatif
2. **Texte de l'idée principale :** texte explicatif
3. **Texte de l'idée principale :** texte explicatif
L'IA fonctionne toujours mieux si vous lui donnez plus de contexte. Incluez des détails tels que : "Ce sont les données d'enquête des participants à [Votre Événement], axées sur leur probabilité de recommander l'événement, collectées avec des questions NPS et des suivis ouverts. Je veux comprendre les principaux moteurs des recommandations et les moyens d'améliorer l'expérience des participants."
Voici les réponses d'enquête de notre conférence annuelle sur le produit. Nous avons demandé aux participants à quel point ils sont susceptibles de recommander l'événement, pourquoi, et ce qui pourrait être amélioré. Résumez les principales raisons de la probabilité élevée ou faible de recommander.
Invite pour des insights plus profonds sur un thème :
Parlez-moi plus de XYZ (idée principale)
Invite pour explorer des sujets spécifiques :
Quelqu'un a-t-il parlé de XYZ ? Incluez des citations.
Invite pour les points de douleur et les défis :
Analysez les réponses de l'enquête et listez les points de douleur, frustrations ou défis les plus courants mentionnés. Résumez chacun, et notez les schémas ou la fréquence d'occurrence.
Invite pour l'analyse de sentiment :
Évaluez le sentiment global exprimé dans les réponses de l'enquête (par exemple, positif, négatif, neutre). Mettez en évidence les phrases clés ou les commentaires qui contribuent à chaque catégorie de sentiment.
Avec ces invitations, vous pouvez aller au-delà des statistiques de surface et connecter les retours à de réelles améliorations d'événements. Ce n'est pas un hasard si 62% des participants sont plus susceptibles de recommander un événement avec une expérience personnalisée [2], donc comprendre ce qui résonne en creusant dans le "pourquoi" est de l'or.
Pour plus d'idées d'invitations, ou pour créer votre enquête à partir de zéro, essayez le générateur d'enquête pour participants spécifiques à un événement ou consultez des idées dans cet article sur les meilleures questions pour une enquête auprès des participants à un événement concernant la probabilité de recommander.
Comment Specific (et l'IA) analyse les réponses en fonction du type de question
Les enquêtes d'événements ne se limitent pas à "Nous recommanderiez-vous ?"; vous mélangerez généralement les types de questions pour obtenir l'histoire complète.
Questions ouvertes (avec ou sans suivis) : Specific résume automatiquement toutes les réponses, ainsi que les suivis connexes, en un résumé net et à haute valeur ajoutée. Cela économise énormément de temps par rapport à la lecture et au codage de chaque réponse.
Choix multiples avec suivis : Supposons que vous demandiez ce que les participants ont préféré (« Conférence, Réseautage, Ateliers… ») et que vous posiez ensuite une question de suivi comme « Pourquoi avez-vous choisi cela ? »—Specific vous offre un résumé distinct pour chaque réponse de suivi. C'est clair ce qui motive chaque préférence.
Questions NPS : C'est là que brille l'IA. Specific divise instantanément les données : vous obtenez des résumés isolés pour les Détracteurs, les Neutres et les Promoteurs, montrant ce que chaque groupe a dit dans leurs suivis. Pour référence, 72,43% des critiques positives d'événements indiquent une forte probabilité (5/5) de recommander l'événement. [4] Cette séparation facilite l'amélioration dans les bonnes directions.
Vous pouvez reproduire une grande partie de cela dans ChatGPT ou d'autres outils basés sur GPT, mais cela devient rapidement fastidieux pour les enquêtes structurées ou volumineuses. L'utilisation d'outils conçus pour les données d'enquête réduit toujours les frictions.
Travailler avec les limites contextuelles de l'IA : comment gérer de grandes données d'enquête
Les outils d'IA sont puissants, mais il y a un hic : les limites de taille de contexte. Si votre événement a eu des centaines ou des milliers de réponses, vous ne pouvez pas toutes les coller dans ChatGPT en une seule fois. Vous avez besoin de solutions intelligentes.
Filtrage : Dans Specific, vous pouvez filtrer les réponses avant de les envoyer à l'IA. Vous pouvez par exemple ne regarder que les répondants qui ont noté l'événement 9 ou 10, ou segmenter par type de participant, session ou thème de feedback. L'IA n'analyse que le sous-ensemble filtré, ce qui le rend efficace même pour les enquêtes volumineuses.
Rogner : Une autre option est d'analyser les réponses à certaines questions uniquement. Si vous voulez explorer juste les retours pour un atelier, écartez tout le reste—cela économise de l'espace et garde l'analyse focalisée.
Ces fonctionnalités vous aident à rester sous les limites de contexte de l'IA, fournissant des insights de haute qualité même à partir d'événements massifs.
Fonctionnalités collaboratives pour analyser les réponses des enquêtes auprès des participants à un événement
Collaborer sur des enquêtes sur la probabilité de recommandation des participants à un événement peut être délicat. Tout le monde—du marketing et du produit à l'exploitation des événements—veut des insights exploitables, mais partager des feuilles de calcul, commentaires et emails est chaotique.
L'examen collaboratif est facile avec Specific. Vous analysez les données d'enquête dans un chat IA—pas besoin de manipulation de données ou de compétences techniques. Vous pouvez explorer les commentaires des participants, filtrer par session et partager instantanément vos découvertes avec n'importe qui dans votre équipe.
L'analyse multi-threadée vous permet d'ouvrir différents chats pour divers domaines d'intérêt. Chaque chat peut appliquer ses propres filtres (par exemple, « Promoteurs uniquement », « Retours sur le réseautage », ou « Points de douleur pour les nouveaux participants »), et il est clairement précisé qui a commencé chaque discussion. Cela rend la collaboration facile, la documentation d'insights simple, et évite de se marcher sur les pieds.
La vraie collaboration en équipe signifie que vous voyez qui a dit quoi dans chaque chat IA. Les avatars et les noms des expéditeurs sont visibles pour chaque message. En conséquence, vous évitez la confusion et gardez l'analyse organisée—chaque angle de vue d'un membre de l'équipe est visible, contextualisé, et exploitable pour améliorer les futurs événements. Si vous souhaitez explorer plus, consultez le détail de la fonctionnalité d'analyse d'enquête chat IA.
Créez votre enquête auprès des participants sur la probabilité de recommandation maintenant
Commencez à analyser les feedbacks des participants avec une clarté pilotée par l'IA. Obtenez des insights exploitables, économisez des heures sur l'analyse manuelle et renforcez votre équipe—créez votre enquête sur la probabilité de recommandation des participants à l'événement dès maintenant.